L'articolo “中华人民共和国最高人民检察院反贪污贿赂总局” nella Wikipedia in cinese ha 39.3 punti per la qualità (al 1 luglio 2025). L'articolo contiene 20 riferimenti e 6 sezioni.
Dalla creazione dell'articolo “中华人民共和国最高人民检察院反贪污贿赂总局”, il suo contenuto è stato scritto da 16 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 16 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 546 volte nella Wikipedia in cinese e citato 546 volte in tutte le lingue.
Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | cinese: N. 4734 04.2017 |
Globale: N. 205322 04.2017 |
| Miglior Rango | cinese: N. 6135 07.2014 |
Globale: N. 523790 06.2010 |
Il 28 ottobre 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Ed Gein, Björn Andrésen, Giamaica, Grokipedia, It: Welcome to Derry, Shohei Otani, ChatGPT, 3I/ATLAS, morti nel 2025, A House of Dynamite.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 許紹雄, 張峻 (臺灣政治人物), 高市早苗, 英雄联盟2025赛季全球总决赛, 大谷翔平, 回魂計, 許應騤, 水龙吟 (电视剧), 沈伯洋, 许我耀眼.
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
